Method for solving nonlinearity in recognising tropical wood species

Classifying tropical wood species pose a considerable economic challenge and failure to classify the wood species accurately can have significant effects on timber industries. Hence, an automatic tropical wood species recognition system was developed at Centre for Artificial Intelligence and Robotics (CAIRO), Universiti Teknologi Malaysia. The system classifies wood species based on texture analysis whereby wood surface images are captured and wood features are extracted from these images which will be used for classification. Previous research on tropical wood species recognition systems considered methods for wood species classification based on linear features. Since wood species are known to exhibit nonlinear features, a Kernel-Genetic Algorithm (Kernel-GA) is proposed in this thesis to perform nonlinear feature selection. This method combines the Kernel Discriminant Analysis (KDA) technique with Genetic Algorithm (GA) to generate nonlinear wood features and also reduce dimension of the wood database. The proposed system achieved classification accuracy of 98.69%, showing marked improvement to the work done previously. Besides, a fuzzy logic-based pre-classifier is also proposed in this thesis to mimic human interpretation on wood pores which have been proven to aid the data acquisition bottleneck and serve as a clustering mechanism for large database simplifying the classification. The fuzzy logic-based pre-classifier managed to reduce the processing time for training and testing by more than 75% and 26% respectively. Finally, the fuzzy pre-classifier is combined with the Kernal-GA algorithm to improve the performance of the tropical wood species recognition system. The experimental results show that the combination of fuzzy preclassifier and nonlinear feature selection improves the performance of the tropical wood species recognition system in terms of memory space, processing time and classification accuracy

Principal Component Analysis

This book is aimed at raising awareness of researchers, scientists and engineers on the benefits of Principal Component Analysis (PCA) in data analysis. In this book, the reader will find the applications of PCA in fields such as image processing, biometric, face recognition and speech processing. It also includes the core concepts and the state-of-the-art methods in data analysis and feature extraction

Caracterización automática de especies de madera mediante técnicas de clasificación de imágenes

Caracterizar un material consiste en determinar los atributos peculiares del mismo de modo que se distinga claramente de los demás. El material en esta tesis va a ser la madera, en forma de chapas fáciles de escanear para así obtener sus propiedades fotométricas y texturales y su dimensión fractal, como peculiaridades de cada una de ellas. El problema consiste en que las diferencias entre especies pueden llegar a ser menores que las existentes dentro de una misma especie o individuo. Para resolverlo y poder identificar la especie a la que pertenece cada una de las muestras se va a recurrir al uso de técnicas de reconocimiento de patrones basadas en la teoría de la decisión. Se propone en este trabajo de investigación el poner las bases para la automatización del proceso de clasificación de maderas, de bajo coste por el uso de un escáner y un ordenador personal junto con paquetes informáticos de dominio público (ImageJ y Weka). Las digitalización de las chapas de madera y el posterior procesado de las mismas para obtener las características predichas a partir de las cuales poder clasificar cada especie forman la base fundamental de esta tesis. Sin embargo, se plantea en este trabajo establecer la influencia que tienen estos mismos parámetros medidos sobre las componentes de color de la imagen, junto con las propiedades multiescala de la madera. Para éstas se han desarrollado los procedimientos de creación de las correspondientes imágenes, basados en la microscopía de contraste por interferencia diferencial y en los patrones periódicos subyacentes a toda superficie. La combinación de todas estas imágenes y su procesado hace que se formen patrones de gran dimensión, que requieren de una reducción de la matriz de datos. Diferentes algoritmos llevan a obtener distintos patrones, con los que se prueban clasificadores lineales, basados en árboles de decisión, con entrenamiento basado en casos, lineales o combinados aleatorios de varios del mismo tipo. Los resultados obtenidos están a la altura de los conseguidos por otros investigadores, si bien éstos utilizan equipos de elevado coste o, en su defecto, complicados procesos. Estos resultados, además, se presentan con un alto grado de fiabilidad ya que en la mayoría de los trabajos revisados el número de especies utilizado es más limitado que en el caso presente

Caracterización automática de especies de madera mediante técnicas de clasificación de imágenes

Caracterizar un material consiste en determinar los atributos peculiares del mismo de modo que se distinga claramente de los demás. El material en esta tesis va a ser la madera, en forma de chapas fáciles de escanear para así obtener sus propiedades fotométricas y texturales y su dimensión fractal, como peculiaridades de cada una de ellas. El problema consiste en que las diferencias entre especies pueden llegar a ser menores que las existentes dentro de una misma especie o individuo. Para resolverlo y poder identificar la especie a la que pertenece cada una de las muestras se va a recurrir al uso de técnicas de reconocimiento de patrones basadas en la teoría de la decisión. Se propone en este trabajo de investigación el poner las bases para la automatización del proceso de clasificación de maderas, de bajo coste por el uso de un escáner y un ordenador personal junto con paquetes informáticos de dominio público (ImageJ y Weka). Las digitalización de las chapas de madera y el posterior procesado de las mismas para obtener las características predichas a partir de las cuales poder clasificar cada especie forman la base fundamental de esta tesis. Sin embargo, se plantea en este trabajo establecer la influencia que tienen estos mismos parámetros medidos sobre las componentes de color de la imagen, junto con las propiedades multiescala de la madera. Para éstas se han desarrollado los procedimientos de creación de las correspondientes imágenes, basados en la microscopía de contraste por interferencia diferencial y en los patrones periódicos subyacentes a toda superficie. La combinación de todas estas imágenes y su procesado hace que se formen patrones de gran dimensión, que requieren de una reducción de la matriz de datos. Diferentes algoritmos llevan a obtener distintos patrones, con los que se prueban clasificadores lineales, basados en árboles de decisión, con entrenamiento basado en casos, lineales o combinados aleatorios de varios del mismo tipo. Los resultados obtenidos están a la altura de los conseguidos por otros investigadores, si bien éstos utilizan equipos de elevado coste o, en su defecto, complicados procesos. Estos resultados, además, se presentan con un alto grado de fiabilidad ya que en la mayoría de los trabajos revisados el número de especies utilizado es más limitado que en el caso presente